v1.17.9 (1402)

Enseignement scientifique & technique - SD-TSIA211 : Optimization for Machine Learning

Domaine > Mathématiques.

Descriptif

Cours en anglais

Un grand nombre de problèmes d'apprentissage statistique (calcul d'un estimateur, d'un classifieur, etc.) se ramène à la minimisation d'une fonctionnelle, typiquement un risque empirique. Les méthodes d'optimisation sont donc au centre du volet « pratique » de l'apprentissage statistique.
Dans ce module, l'étudiant découvrira non seulement les fondements théoriques qui s'inscrivent dans le prolongement du cours d'optimisation suivi au P2, mais également différentes techniques permettant de traiter spécifiquement le cas des données massives.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

MDI210 optimisation et analyse numérique

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

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Programme détaillé

 

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